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本提示词旨在对用户提供的数据集进行专业的分布特征诊断,识别潜在的数据质量问题(如偏态、异常值、缺失模式),并提供针对性的预处理与统计分析建议。适用于数据科学家、分析师在数据探索阶段快速评估数据质量,为后续建模或决策提供依据。

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变量说明

  • 数据集摘要
    待分析数据集的详细摘要,包括数据字段、类型、样本量、来源背景及关注的分布问题。
    示例:“数据集包含用户ID、年龄、消费金额等10个字段,共5000条记录,来源于2023年电商交易数据。”
  • 核心分析维度
    需要重点考察的数据分析维度。
    示例:“集中趋势分析(均值、中位数等)”
  • 期望的分析深度
    期望的分析详细程度和深度。
    示例:“标准诊断(包含问题识别与初步建议)”
  • 业务背景与目标
    数据集相关的业务场景及分析最终希望支持的业务决策。
    示例:“分析用户消费行为,为制定精准营销策略提供依据。”

使用场景案例

  • 复购分布诊断
    电商复购样本的分布体检与预处理建议输出。
  • 逾期分布剖析
    信贷样本分布与阈值对比,输出深度治理路线。
  • 温度时序诊断
    冷链时序多维分布体检,生成合规与维护建议。